目的探讨表观扩散系数(apparent diffusion coefficient,ADC)值在术前无创性预测子宫内膜癌(endometrial carcinoma,EC)患者子宫肌层浸润(myometrial infiltration,MI)、Ki-67和P53表达水平的可行性。材料与方法回顾性分析兰州大学第二...目的探讨表观扩散系数(apparent diffusion coefficient,ADC)值在术前无创性预测子宫内膜癌(endometrial carcinoma,EC)患者子宫肌层浸润(myometrial infiltration,MI)、Ki-67和P53表达水平的可行性。材料与方法回顾性分析兰州大学第二医院2017年1月至2021年12月期间在术前接受MRI扩散加权成像(diffusion weighted imaging,DWI)检查并在术后经病理证实的105名EC患者临床资料和影像数据,两名独立的放射科医生分别对照MRI增强和DWI图像在ADC图像上测量EC的最大ADC值(ADCmax)、平均ADC值(ADCmean)及最小ADC值(ADCmin)。采用二元logistic回归筛选EC患者的临床信息、ADC值与MI、Ki-67和P53表达的相关性,构建列线图预测模型,并绘制受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线、校准曲线和临床决策曲线(decision curve analysis,DCA)对预测模型进行评价。结果ADCmax、ADCmean和ADCmin与EC患者MI、Ki-67和P53表达水平显著相关(P<0.05),而国际妇产科学联合会(the International Federation of Gynecology and Obstetrics,FIGO)分期仅与EC患者MI和Ki-67表达水平显著相关(P<0.05)。将ADCmax、ADCmean、ADCmin与FIGO分期结合起来构建列线图模型,预测模型、ADCmax、ADCmean、ADCmin和FIGO分期预测MI的ROC曲线下面积(area under the curve,AUC)值分别为0.809、0.707、0.693、0.694和0.599;预测Ki-67表达水平的AUC值分别为0.897、0.879、0.849、0.808和0.550。结合ADCmax、ADCmean、ADCmin构建列线图模型,预测模型、ADCmax、ADCmean和ADCmin预测P53表达水平的AUC值分别为0.665、0.615、0.641和0.654。结论基于ADC值联合FIGO分期构建的列线图预测模型可作为一种有效方法在术前无创性评估EC患者MI、Ki-67和P53表达。展开更多
文摘目的探讨表观扩散系数(apparent diffusion coefficient,ADC)值在术前无创性预测子宫内膜癌(endometrial carcinoma,EC)患者子宫肌层浸润(myometrial infiltration,MI)、Ki-67和P53表达水平的可行性。材料与方法回顾性分析兰州大学第二医院2017年1月至2021年12月期间在术前接受MRI扩散加权成像(diffusion weighted imaging,DWI)检查并在术后经病理证实的105名EC患者临床资料和影像数据,两名独立的放射科医生分别对照MRI增强和DWI图像在ADC图像上测量EC的最大ADC值(ADCmax)、平均ADC值(ADCmean)及最小ADC值(ADCmin)。采用二元logistic回归筛选EC患者的临床信息、ADC值与MI、Ki-67和P53表达的相关性,构建列线图预测模型,并绘制受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线、校准曲线和临床决策曲线(decision curve analysis,DCA)对预测模型进行评价。结果ADCmax、ADCmean和ADCmin与EC患者MI、Ki-67和P53表达水平显著相关(P<0.05),而国际妇产科学联合会(the International Federation of Gynecology and Obstetrics,FIGO)分期仅与EC患者MI和Ki-67表达水平显著相关(P<0.05)。将ADCmax、ADCmean、ADCmin与FIGO分期结合起来构建列线图模型,预测模型、ADCmax、ADCmean、ADCmin和FIGO分期预测MI的ROC曲线下面积(area under the curve,AUC)值分别为0.809、0.707、0.693、0.694和0.599;预测Ki-67表达水平的AUC值分别为0.897、0.879、0.849、0.808和0.550。结合ADCmax、ADCmean、ADCmin构建列线图模型,预测模型、ADCmax、ADCmean和ADCmin预测P53表达水平的AUC值分别为0.665、0.615、0.641和0.654。结论基于ADC值联合FIGO分期构建的列线图预测模型可作为一种有效方法在术前无创性评估EC患者MI、Ki-67和P53表达。
